评估数据以提供对生酮生活方式的决策支持的制作方法

发布时间：2025-10-20 20:18

决策制定方法3：风险评估，对可能的结果进行概率评估 #生活知识# #生活心理学# #生活技能训练# #决策制定方法#

评估数据以提供对生酮生活方式的决策支持
1.相关申请的交叉引用
2.本技术要求2020年3月2日提交的题为“评估数据以提供生酮生活方式的决策支持”的美国申请序列号62/984,238的权益，该申请通过引用整体并入本文。

背景技术：
技术领域
3.本技术一般涉及医疗装置。更具体地，本技术涉及使用由一个或多个装置收集的数据来为用户对生酮生活方式的决策提供支持的技术。
4.相关技术说明
5.越来越多的人寻求管理他们的饮食和活动以享受健康的生活。有些人追求生酮饮食，导致他们的身体进入酮病，这是身体代谢脂肪而不是葡萄糖的状态。为此，个人必须谨慎控制饮食(通常通过摄入高脂肪和低碳水化合物的食物和饮料)。在酮病中，酮是在个体的肝脏中制造的。当脂肪(与葡萄糖相反)被加工以提供活组织所需的能量时,酮是在肝脏中产生的化合物。个体的酮水平可用于确定个体是否处于酮病中。在维持酮病的同时，许多人报告经历了各种各样的健康益处，包括血糖和胰岛素水平较低，改善胰岛素敏感性，减轻体重，更好地管理糖尿病，例如通过2型糖尿病的胰岛素依赖性降低或不依赖，改善心脏健康，降低癌症和癫痫风险，减少痤疮，改善大脑功能，例如提高注意力和/或学习能力，治疗帕金森氏症、阿尔茨海默氏症、睡眠障碍等疾病，有助于多囊卵巢综合症等。

技术实现要素：

6.根据本公开的某些实施方案，提供了一种系统。该系统包括一个或多个传感器，其被配置为检测用户的一种或多种当前分析物水平，其中该一种或多种当前分析物水平与用户的当前酮水平相关；存储器电路，其存储所述用户的一种或多种过去分析物水平的一个或多个过去测量值，其中所述一种或多种过去分析物水平与所述用户的一个或多个过去酮水平相关；以及处理器，其被配置为执行操作。该操作包括从所述传感器接收所述用户的一个或多个当前分析物水平的一个或多个当前测量值；基于所述一个或多个当前测量值和所述一个或多个过去测量值生成模式；基于所述模式确定与第一用户目标的第一一致性，其中第一目标与所述用户的精神状态或身体状态中的一种或多种相关；和基于确定的第一一致性向所述用户输出第一结果。
7.根据本公开的某些实施方案，一种或多种当前分析物水平包括葡萄糖水平、乳酸盐水平或酮水平中的一种或多种。
8.根据本公开的某些实施方案，第一结果包括行为的建议。
9.根据本公开的某些实施方案，行为的建议是以下中的一种或多种：建议不要吃一种或多种食物、建议吃一种或多种食物、建议参加一种或多种活动，或建议避免一项或多项活动。
10.根据本公开的某些实施方案，第一结果包括指示用户的当前酮状态或用户的预测的未来酮状态中的一种或多种的用户界面。
11.根据本公开的某些实施方案，第一结果包括指示用户的当前体重或用户的预测的未来体重中的一种或多种的用户界面。
12.根据本公开的某些实施方案，第一结果包括指示用户的当前精神状态或用户的预测的未来精神状态中的一种或多种的用户界面。
13.根据本公开的某些实施方案，该操作还包括：基于一个或多个当前测量值细化所述模式；接收用户的一个或多个附加分析物水平的一个或多个附加测量值；以及基于细化的模式确定与第一用户目标的第二一致性。
14.根据本公开的某些实施方案，
15.根据本公开的某些实施方案，所述一个或多个过去测量值与一种或多种过去精神状态相关，其中第一目标与精神状态相关，并且其中第一结果包括用户的预测精神状态。
16.根据本公开的某些实施方案，所述一个或多个过去测量值与一种或多种过去体重相关，其中第一目标与用户体重相关，并且其中第一结果包括用户的预测体重。
17.根据本公开的某些实施方案，操作还包括接收与用户相关联的身体活动的指示，其中生成所述模式进一步基于身体活动的指示。
18.根据本公开的某些实施方案，第一用户目标是酮水平。
19.根据本公开的某些实施方案，第一结果指示第一用户目标是否被预测在未来时间被满足。
20.根据本公开的某些实施方案，生成所述模式包括：基于一个或多个当前测量值和一个或多个过去测量值确定用户的一个或多个分析物水平的变化率；根据确定的变化率生成用户的趋势线；和基于趋势线估计用户的未来状态。
21.根据本公开的某些实施方案，该操作还包括识别与用户相关联的多个用户目标，其中所述多个用户目标包括关于(i)体重减轻、(ii)精神健康、(iii)葡萄糖水平、(iv)胰岛素敏感性和(v)葡萄糖敏感性的用户特定目标。
22.根据本公开的某些实施方案，确定与第一用户目标的第一一致性包括：确定用户的当前状态是否与第一目标一致；和确定用户的预测未来状态是否与第一目标一致。
23.根据本公开的某些实施方案，该操作还包括在确定用户的预测未来状态与第一目标不一致时，生成第一建议，其中第一建议包括将增加预测未来状态将与第一目标一致的概率的行为，其中第一结果包括第一建议。
24.根据本公开的某些实施方案，提供了一种计算机实现的方法。该方法包括从传感器接收所述用户的一个或多个当前分析物水平的一个或多个当前测量值；基于所述一个或多个当前测量值和所述一个或多个过去测量值生成模式；基于所述模式确定与第一用户目标的第一一致性，其中第一目标与所述用户的精神状态或身体状态中的一种或多种相关；和基于确定的第一一致性向所述用户输出第一结果。
25.根据本公开的某些实施方案，该方法还包括：基于一个或多个当前测量值细化所述模式；接收用户的一个或多个附加分析物水平的一个或多个附加测量值；以及基于细化的模式确定与第一用户目标的第二一致性。
26.根据本公开的某些实施方案，生成所述模式包括：基于一个或多个当前测量值细
化所述模式；接收用户的一个或多个附加分析物水平的一个或多个附加测量值；以及基于细化的模式确定与第一用户目标的第二一致性。
27.根据本公开的某些实施方案，提供了一种非暂时性计算机可读存储介质。计算机可读存储介质被编码有可操作以配置电子装置以执行操作的指令。该操作包括从传感器接收所述用户的一个或多个当前分析物水平的一个或多个当前测量值；基于所述一个或多个当前测量值和所述一个或多个过去测量值生成模式；基于所述模式确定与第一用户目标的第一一致性，其中第一目标与所述用户的精神状态或身体状态中的一种或多种相关；和基于确定的第一一致性向所述用户输出第一结果。
28.根据本公开的某些实施方案，该操作还包括：基于一个或多个当前测量值细化所述模式；接收用户的一个或多个附加分析物水平的一个或多个附加测量值；以及基于细化的模式确定与第一用户目标的第二一致性。
29.另一方面是一种系统，其包括：传感器，其被配置为检测用户的一种或多种当前分析物水平，其中该一种或多种当前分析物水平与用户的当前酮水平相关；存储器电路，其存储所述用户的一种或多种过去分析物水平的一个或多个过去测量值，其中所述一种或多种过去分析物水平与所述用户的一个或多个过去酮水平相关；以及处理器，其被配置为：从所述传感器接收所述用户的一个或多个当前分析物水平的一个或多个当前测量值；基于从所述传感器接收的所述一个或多个当前测量值和所述存储器电路中存储的所述一个或多个过去测量值生成模式；基于生成的模式确定与第一用户目标的第一一致性，其中第一用户目标与所述用户的精神状态或身体状态中的一种或多种相关；和基于确定的第一一致性向所述用户输出第一结果。
30.在上述系统中，一种或多种当前分析物水平包括葡萄糖水平、乳酸盐水平或酮水平中的一种或多种。在上述系统中，第一结果包括行为的建议。在上述系统中，行为的建议包括以下中的一种或多种：建议不要吃一种或多种食物、建议吃一种或多种食物、建议参加一种或多种活动，或建议避免一项或多项活动。
31.在上述系统中，处理器被配置为在用户界面中输出第一结果，其指示用户的当前酮状态或用户的预测未来酮状态中的一种或多种。在上述系统中，处理器被配置为在用户界面中输出第一结果，其指示用户的当前体重或用户的预测未来体重中的一种或多种。在上述系统中，处理器被配置为在用户界面中输出第一结果，其指示用户的当前精神状态或用户的预测未来精神状态中的一种或多种。
32.在上述系统中，所述处理器还被配置为：基于所述一个或多个当前测量值细化所述模式；接收用户的一个或多个附加分析物水平的一个或多个附加测量值；以及基于细化的模式确定与第一用户目标的第二一致性。
33.在上述系统中，一个或多个过去测量值与一种或多种过去精神状态相关，其中第一用户目标与精神状态相关，并且其中第一结果包括用户的预测精神状态。在上述系统中，所述处理器还配置用于：接收与所述用户相关联的身体活动的指示；并进一步基于身体活动的指示生成所述模式。
34.在上述系统中，第一用户目标与酮水平有关。在上述系统中，第一结果指示第一用户目标是否被预测在未来时间达到。在上述系统中，为了生成所述模式，处理器被配置为：基于一个或多个当前测量值和一个或多个过去测量值确定用户的一个或多个分析物水平
的变化率；根据确定的变化率生成用户的趋势线；和基于趋势线估计用户的未来状态。
35.在上述系统中，处理器还被配置为：识别与用户相关联的多个用户目标，其中多个用户目标包括关于(i)体重减轻、(ii)精神健康、(iii)葡萄糖水平、(iv)胰岛素敏感性和(v)葡萄糖敏感性的用户特定目标。在上述系统中，为确定与第一用户目标的第一一致性，处理器被配置为：确定用户的当前状态是否与第一用户目标一致；和确定用户的预测未来状态是否与第一用户目标一致。
36.在上述系统中，所述处理器还配置为：响应于确定所述用户的预测未来状态与所述第一用户目标不一致，生成第一建议，其中第一建议包括将增加预测未来状态将与第一用户目标一致的概率的行为，并且其中第一结果包括第一建议。
37.另一方面是一种计算机实现的方法，其包括：在处理器处从传感器接收用户的一个或多个当前分析物水平的一个或多个当前测量值；在存储器电路中存储用户的一种或多种过去分析物水平的一个或多个过去测量值，其中所述一种或多种过去分析物水平与用户的一个或多个过去酮水平相关；在所述处理器处基于从所述传感器接收的一个或多个当前测量值和存储在存储器电路中的所述一个或多个过去测量值生成模式；在所述处理器处基于生成的模式确定与第一用户目标的第一一致性，其中第一用户目标与所述用户的精神状态或身体状态中的一种或多种相关；以及在所述处理器处基于所确定的第一一致性向所述用户输出第一结果。
38.上述方法还包括：基于所述一个或多个当前测量值细化所述模式；接收所述用户的一个或多个附加分析物水平的一个或多个附加测量值；以及基于细化的模式确定与第一用户目标的第二一致性。在上述方法中，生成所述模式包括：基于所述一个或多个当前测量值和所述一个或多个过去测量值确定所述用户的一个或多个分析物水平的变化率；根据确定的变化率生成所述用户的趋势线；和基于所述趋势线估计所述用户的未来状态。
39.另一方面是一种编码有指令的非暂时性计算机可读存储介质，该指令可操作以配置电子装置以执行操作，该操作包括：在处理器处从传感器接收用户的一个或多个当前分析物水平的一个或多个当前测量值；在存储器电路中存储用户的一种或多种过去分析物水平的一个或多个过去测量值，其中所述一种或多种过去分析物水平与用户的一个或多个过去酮水平相关；在所述处理器处基于从所述传感器接收的一个或多个当前测量值和存储在存储器电路中的所述一个或多个过去测量值生成模式；在所述处理器处基于所述模式确定与第一用户目标的第一一致性，其中第一用户目标与所述用户的精神状态或身体状态中的一种或多种相关；以及在所述处理器处基于所确定的第一一致性向所述用户输出第一结果。
40.一个方面的任何特征都适用于本文确定的所有方面。此外，一个方面的任何特征可以以任何方式部分地或全部地与本文所述的其他方面独立地组合，例如，一个、两个或三个或更多个方面可以全部地或部分地组合。此外，一个方面的任何特征对于其他方面来说可以是可选的。方法的任何方面可以包括系统的另一方面，并且系统的任何方面可以被配置为执行另一方面的方法。
附图说明
41.图1图示了根据本文公开的某些实施方案的用于收集和分析数据以指导用户决策
的生态系统。
42.图2是图示根据本文公开的某些实施方案的用于收集和分析数据以指导用户决策的方法的流程图。
43.图3描绘了根据本文公开的某些实施方案的用于构建一种或多种模式的工作流程。
44.图4描绘了根据本文公开的某些实施方案的用于基于用户数据确定当前和未来用户状态的工作流程。
45.图5图示了根据本文公开的某些实施方案的基于用户数据生成的用户趋势线。
46.图6是图示根据本文公开的某些实施方案的用于构建和细化模式以帮助用户的方法的流程图。
47.图7是图示根据本文公开的某些实施方案的用于将用户模式与用户目标相关以确定一致性的方法的流程图。
48.图8是描绘根据本文公开的某些实施方案的被配置为分析用户数据以帮助决策的计算装置的框图。
具体实施方式
49.技术问题
50.然而，维持酮病通常需要微妙的平衡。如果血液中存在过多的酮，则会导致酮病酸中毒，这是一种可能危及生命的代谢状态。如果存在的酮太少，与最佳范围相比，个体的健康益处将减少(或消除)。基于任何数量的生物因素，个体使用者的最佳酮范围差异很大，这使得维持酮病变得困难或不可能。此外，很难或不可能确定要摄入哪些食物(以及适量的食物)以及参与哪些活动以维持所需的酮病水平。
51.此外，生酮饮食还有许多其他风险和缺点。对于许多人来说，这种饮食是不可持续的或很难遵循的。例如，因为饮食通常需要摄入非常少的碳水化合物，所以绝大多数(超过百分之七十五)的用户卡路里是通过脂肪摄入的。通常情况下，今天的人们依赖更广泛的食物，包括面包、水果、肉类和蔬菜来建立均衡的饮食并满足他们的渴望。将自己限制在更窄的饮食中是困难和令人沮丧的。
52.此外，消除个人喜欢的典型食物会导致许多生理和心理困扰。通常被称为“酮流感”，个体在开始饮食时经常出现包括疲劳、头痛、注意力不集中、疼痛和普遍挫败感等症状。尽管这些症状通常是暂时的，并且仅在向生酮饮食过渡期间才会出现，但它们仍然具有显著的影响，并导致许多人在开始获得全部益处之前就放弃了饮食计划。
53.此外，如果用户成功进入酮病，则可能难以或不可能维持。通常享受的大部分食物不再允许，这会显著降低个人维持饮食的能力。例如，在社交环境中，很难或不可能确定合适的食物选择。此外，饮食的复杂性可能导致个人感到被同龄人嘲笑或鄙视，因为他们能吃的东西非常有限。
54.此外，即使维持酮病，如果一个人在维持酮病的饮食上选择不当，例如选择饱和脂肪含量高的食物，也可能对健康产生其他不利影响，例如增加体内的ldl胆固醇，已知这会导致心脏和其他健康并发症。
55.尽管生酮饮食显示出显著改善个人短期和长期健康的前景，但饮食的复杂性和限
制性以及潜在的重大身体和精神困难可能阻止大量个体从饮食中受益。
56.对于许多人来说，酮病是一种非常期望的状态，因为它可以导致体重减轻、改善胰岛素抵抗或敏感性和葡萄糖敏感性、减少痤疮和改善心脏健康。酮病还与许多其他治疗益处有关，包括癌症、癫痫、糖尿病以及内分泌和代谢紊乱在内的许多病症方面。酮病的一个重要贡献者是使用者的饮食。一些现有的解决方案试图向用户提供信息，有助于使用预定义的允许和不允许的食物选项引导他们到酮病。然而，这些列表是静态的并且不是个性化的，导致它们对许多人来说远远不够。例如，尽管人们可以估计给定食物对一般人群的影响，但现有系统无法解释给定食物如何与用户消费的其他食物、用户参与的活动等相互作用。
57.此外，现有的解决方案未能解决个人的需求和独特性。一个简单的“生酮友好”食谱静态列表无法解释不同的人经常以不同的方式对同一种食物做出反应的事实。这种不同的反应可以基于多种因素，包括个人的人口统计数据。在某些实施方案中，个体的人口统计数据可以包括例如他们的性别、年龄、种族等。此外，不同的反应通常是由于看不见的因素造成的，包括用户的遗传和活动。此外，像一天中的时间这样的简单因素会影响一顿饭如何影响用户的酮水平。现有系统根本无法考虑这些因素。
58.此外，现有系统无法理解和响应用户的活动。例如，不同的锻炼和活动会对酮水平产生截然不同的影响。锻炼的强度、持续时间和时间会显著影响酮水平，但现有系统通常会忽略这些因素。即使给出了关于体育活动的建议，现有系统也依赖于广泛的概括，而不是具体的、个性化的和基于科学的指导。
59.此外，现有系统通常依赖于最少且不频繁的测量，这大大降低了个人可以取得的成功。例如，现有技术通常依赖于用户在相对不频繁的时间进行的手动血液测试。即使用户按时执行测试，数据在返回时也往往已经过时且无用。此外，用户经常出于各种原因(例如方便和心不在焉)而跳过此类评估。
60.一般方案概述
61.最终，这些因素和其他因素导致酮病难以达到和/或维持，需要做出典型用户根本无法执行的高度复杂的决策。因素和决策的数量和种类很快就不堪重负，而且缺乏实时跟踪用户状态的硬数据导致大量个人完全放弃。为此，本公开的某些实施方案提供了主动和连续监测与用户中的酮水平相关的分析物水平并基于监测提供一个或多个结果的技术。结果可能是用户特定的，并基于实时数据提供，以更好地告知用户他们的酮水平。结果甚至可以为用户提供建议的行为以更好引导生酮生活方式。
62.在某些实施方案中，分析物是酮、葡萄糖和/或乳酸盐中的一种或多种。此外，尽管本文的描述将酮、葡萄糖和/或乳酸盐中的一种或多种作为被测量、处理等的分析物，但也可以使用其他分析物。在某些实施方案中，其他分析物可以包括例如丙酮、乙酰乙酸、β-羟基丁酸、胰高血糖素、乙酰辅酶a、甘油三酯、脂肪酸、柠檬酸循环中的中间体、胆碱、胰岛素、皮质醇、睾酮等等。例如，不同的分析物可能与酮水平相关。例如，葡萄糖水平与酮水平相关。此外，乳酸盐水平与酮水平相关。
63.在某些实施方案中，结果包括当前分析物水平、预测分析物水平、当前酮水平、未来酮水平、当前状态和/或未来状态中的一种或多种。在某些实施方案中，当前状态和/或未来状态可以是指示用户是否处于酮病中的酮状态。在某些实施方案中，当前状态和/或未来
状态可以是用户的精神和/或身体状态。例如，身体状态可以是体重、疾病状态、胰岛素抗性或敏感性、葡萄糖敏感性等中的一种或多种。在某些实施方案中，本公开提供技术以基于监测的分析物水平，向用户提供建议以实现和/或保持期望状态。在一些实施方案中，期望状态可以是特定的酮、葡萄糖或乳酸盐水平或其他分析物水平。在某些实施方案中，期望的酮状态是酮病。在其他实施方案中，期望状态可以是疾病状态。在某些实施方案中，建议可以是推荐的行为、推荐的不作为、鼓励、警报等中的一种或多种。在某些实施方案中，结果包括所监测的累积数据。在某些实施方案中，结果包括如本文所讨论的数据显示。
64.例如，在某些实施方案中，基于用户的当前分析物水平，使用确定模块来确定当前状态。此外，在某些实施方案中，确定模块用于确定预测的未来状态。在某些实施方案中，状态指示用户是否正在达到期望状态(例如，在酮病中)。在某些实施方案中，该模块生成一个或多个表示预测的用户未来状态的模式。在某些实施方案中，一种或多种模式包括数据模型、变化率、趋势线等中的一种或多种。在某些实施方案中，使用计算机建模、机器学习、模式识别、推注计算器、函数或算法中的一种或多种生成一种或多种模式。在一些实施方案中，系统利用用户特定数据来生成与用户相关联的一种或多种模式。例如，系统可以连续收集诸如分析物水平的数据以生成一种或多种模式。
65.在某些实施方案中，系统可以收集关于用户执行的行为的数据以细化一种或多种模式。例如，各种行为，例如身体活动可以影响酮和/或其他分析物水平。例如，在某些实施方案中，行为包括身体活动、食物和/或饮料的消费、上下文信息等中的一项或多项。在某些实施方案中，用户通过用户设备上的输入来提供信息。这可以让系统建立更强大的模式，其可以预测特定食物、饮料和身体活动将如何影响用户的酮或其他分析物水平。
66.此外，在至少一个实施方案中，系统另外收集与用户状态有关的信息。例如，用户可以报告他们当前的饥饿程度、精神状态、身体状态等。在另一实例中，可以基于使用各种传感器或输入设备监视用户健康或活动信息来确定当前用户状态。在某些实施方案中，系统的各种输入可以包括从活动跟踪器、葡萄糖计、胰岛素计等中的一个或多个收集的数据。例如，数据可以包括用户采取的多个步骤、用户的心率、用户的血压、用户的葡萄糖水平、用户的胰岛素水平、心电图(ecg)等中的一个或多个。在一些实施方案中，输入数据可以包括来自与用户相关联的膳食日志的信息。例如，用户可以记录他们消费的食物和/或饮料的指示。在一些实施方案中，膳食信息包括食物类型、食物量、食物的营养成分等中的一种或多种的指示。该膳食信息可用于确定用户的状态。在某些实施方案中，输入数据可以包括来自位于用户身上或附近的相机或其他设备的数据。例如，相机可用于记录用户消费和/或正在消费的膳食的图像。然后可以分析这些图像，以识别所消耗的膳食和数量。该信息可以进一步帮助确定用户的状态。
67.在某些实施方案中，精神状态可以包括，例如，他们是否感到烦恼、满足、焦虑等。在给定当前分析物测量值、一种或多种过去分析物测量值和/或一个或多个行为中的一项或多项的情况下，使用该数据，系统能够更好地预测用户未来的状态。例如，在某些实施方案中，系统可以得知，在给定当前分析物水平的情况下，用户此时可能感到饥饿，但如果用户不进食，则饥饿感将消退并且酮病将得以维持。
68.在某些实施方案中，系统可以收集关于用户的精神状态的数据并将精神状态与分析物水平相关联。例如，系统可以生成与分析物水平相关的精神状态的模式。例如，相关的
精神状态可以用于基于预测的未来分析物水平来预测用户的未来精神状态。在某些实施方案中，该系统可以将其他身体状态与分析物水平相关联。在某些方面，系统基于预测的未来分析物水平预测用户的未来身体状态。例如，系统可以为与分析物水平相关的一种或多种身体状态生成一种或多种模式。
69.此外，某些实施方案识别一个或多个行为以确保实现或维持期望的状态。在一个实例中，期望状态可以包括期望的身体状态。例如，可以识别一个或多个行为以达到酮病的酮状态。在另一个实例中，可以识别一种或多种行为以确保基于一种或多种模式保持酮病的酮状态，和/或实现特定的精神状态。在某些实施方案中，一种或多种行为包括食用某些食物、不食用某些食物、参加某些身体活动、不参加某些身体活动等中的一种或多种。在某些实施方案中，代替确保保持酮病的酮状态，一种或多种行为可以增加实现和维持期望的身体或精神状态的概率。可以识别一种或多种行为以确保按优先顺序的优选状态。在一些实施方案中，用户可以独立地或相对于其他期望状态来指示对不同身体和/或精神状态的偏好，并且可以相应地优先考虑或提供行为建议。例如，用户可以指示某种期望的精神状态比实现某种身体状态(例如，酮病)更重要，反之亦然，并且相应地建议行为。
70.在某些实施方案中，该系统可以进一步与多种其他装置集成，这些装置提供其他数据的测量，例如体重、心率、血压、活动水平、分析物水平等中的一种或多种。在某些实施方案中，所述其他装置包括体重跟踪器、心跳/心率监测器或其他传感器中的一种或多种。然后可以将这些测量结果提供给生成一种或多种模式的系统。测量可以与一种或多种模式相关。因此，在某些实施方案中，一种或多种模式可用于基于相关测量进行以下的一项或多项：预测用户的未来状态或建议一种或多种行为。在一些实施方案中，系统至少部分地在云中执行。在另一实施方案中，系统至少部分地在一个或多个本地装置上执行。在某些实施方案中，一个或多个本地装置包括用户的智能电话。在某些实施方案中，系统能够识别模式并进行关联，这允许它返回个性化建议，该建议说明特定用户的身体将如何对特定行为作出反应。
71.有利地，本公开的实施方案可以动态地生成和细化一种或多种模式，从而为用户提供改进的结果。在一些实施方案中，装置的生态系统交互以共同改进每个装置和整个生态系统的功能。例如，分析物传感器可用于将实时或接近实时的数据返回到确定模块，以提供当前系统无法实现的新功能。在某些实施方案中，新功能可以包括更高分辨率的数据评估和响应。此外，专门的模式和/或相关性可以为个人用户提供新的和非常规的见解，从而带来更好的体验。
72.示例系统和系统操作的概述
73.图1图示了根据本文公开的某些实施方案的用于收集和分析数据以指导用户决策的生态系统100。在所示实施方案中，智能系统120利用与用户105相关联的传感器110和/或装置115来构建一种或多种模式125。在某些实施方案中，传感器110被配置为测量本文所讨论的一种或多种分析物的水平，并将指示一种或多种分析物水平的信息传输至装置115。在某些方面，装置115基于一种或多种分析物水平被配置为生成一种或多种模式125，其指示用户的预测酮水平、预测的用户精神状态或预测的用户身体状态中的一种或多种。在某些方面，装置115在本地构建一种或多种模式125。在某些方面，装置115和/或传感器110直接向云系统发送信息，并且云系统构建一种或多种模式125。在某些实施方案中，装置115还被
配置为处理一种或多种模式125并向用户105提供有用的结果。生态系统100的功能将参照图2的流程图更详细地描述，该图示出了某些实施方案中生态系统100的功能。
74.图2是图示根据本文公开的某些实施方案的用于收集和分析数据以指导用户决策的方法200的流程图。注意，方法200的方框可以不必以本文描述的顺序执行。此外，可以省略这里的一些方框或状态，和/或可以添加额外的方框或状态。方法200开始于框205，其中传感器110为用户测量一种或多种当前分析物水平。在某些实施方案中，一种或多种当前分析物水平与用户的当前酮水平相关，如所讨论的。
75.此外，在方框210，传感器110将指示一种或多种当前分析物水平的一个或多个当前测量值的数据传送至装置115。在某些实施方案中，装置115可以进一步将一个或多个当前测量值值传送到另一装置，例如云系统，以供进一步分析。在某些实施方案中，进一步分析在装置115上本地执行。在某些实施方案中，在云系统上执行进一步分析并将结果发送到装置115。在某些实施方案中，进一步分析由装置115和一个或多个附加装置联合执行。因此，为了便于理解和简洁，将某些分析步骤进一步描述为由装置115执行，然而，应当注意，除了装置115之外或替代装置115，此类分析步骤可以由一个或多个其他装置执行。
76.在框215继续，装置115基于一个或多个当前测量值，并且基于装置115从传感器110接收的分析物水平的一个或多个过去测量值，生成一种或多种模式125。在某些实施方案中，如将讨论的，一种或多种模式125指示用户的当前或预测的酮水平、预测的用户的精神状态或预测的用户未来的身体状态中的一种或多种。在某些实施方案中，一种或多种模式125包括数据模型、变化率、趋势线等中的一种或多种。在某些实施方案中，使用计算机建模、机器学习、模式识别、推注计算器、函数或算法中的一种或多种生成一种或多种模式125。在某些实施方案中，装置115进一步收集与一个或多个当前测量值和/或一个或多个过去测量值相关的附加数据，以便生成一种或多种模式125。例如，在某些实施方案中，附加数据包括用户的身体状态数据或精神状态数据中的一个或多个。
77.此外，在方框220，装置115将一种或多种模式125与一个或多个目标相关联。在某些实施方案中，一个或多个目标是用户105定义的，例如通过装置115。在某些实施方案中，一个或多个目标包括与处于酮病相关的酮范围，如将讨论的。在另一个实例中，酮范围可以是用户特定的，例如基于该用户的人口统计学和随时间收集并处理以确定与处于酮病相关联的用户特定酮范围的人口统计数据。在某些实施方案中，一个或多个目标包括用户105的期望身体状态或精神状态中的一种或多种。
78.在方框225，装置115向用户105输出一个或多个相关结果。例如，装置115指示是否满足一个或多个目标。在某些实施方案中，装置115提供建议以帮助用户105实现一个或多个目标，或维持一个或多个目标。在某些实施方案中，装置115向用户105提供关于相关性和/或测量的分析物水平的信息。
79.方法200的各个方框中的每一个在本文中关于各个实施方案进一步具体和详细地描述。
80.传感器和分析物测量
81.传感器110被配置为测量与酮相关的一种或多种分析物。在某些实施方案中，一种或多种分析物是酮、葡萄糖和/或乳酸盐中的一种或多种。此外，尽管本文的描述将酮、葡萄糖和/或乳酸盐中的一种或多种作为被测量、处理等的分析物，但也可以使用其他分析物，
包括例如丙酮、乙酰乙酸、β羟基丁酸、胰高血糖素、乙酰辅酶a、甘油三酯、脂肪酸、柠檬酸循环的中间体、胆碱、胰岛素、皮质醇、睾酮等。例如，不同的分析物可能与酮水平相关。例如，葡萄糖水平可能与酮水平相关。此外，乳酸盐水平与酮水平相关。例如，系统120可以使用预定义的相关性或算法和/或用户特定模型来估计一些分析物的值。在一些实施方案中，给定葡萄糖和/或乳酸盐测量值，系统120可以推断酮水平。
82.在某些实施方案中，传感器110被配置为测量单一分析物。在某些实施方案中，传感器110被配置为测量多种分析物。在某些实施方案中，虽然描绘了单个传感器110，但在一些实施方案中，给定用户105可以使用任意数量的传感器110。
83.在某些实施方案中，传感器110是被配置为在用户105的身体内操作的可植入或可摄入装置。在某些实施方案中，传感器110还可以包括可穿戴设备、手持设备等。在某些实施方案中，可穿戴设备可以包括附接到用户105的皮肤或穿戴在用户105的身体上的设备。在某些实施方案中，手持设备可以包括单独的监视器或由用户105管理的设备。在一些实施方案中，传感器110实时或接近实时地相对连续地测量分析物水平，而无需用户干预。即，传感器110可以连续或以规定的时间间隔记录和传输测量结果，而不需要用户105手动启动记录。例如，传感器110可以每秒、每五秒、每分钟、每五分钟等记录相关数据。在一些实施方案中，传感器110可以按需配置操作，其中用户105手动触发测量数据的收集。这种粒度使系统120能够在数据分析阶段更准确地执行。
84.在某些实施方案中，传感器110的特定配置可能部分取决于酮的类型或被测量的其他数据。例如，在某些实施方案中，传感器110可以被配置为测量用户体内的乙酰乙酸盐水平(例如，通过尿液分析)。乙酰乙酸盐通常是酮病期间产生的第一个酮，当葡萄糖无法获得或低时，它可以被身体用作替代能量源。乙酰乙酸盐通常在脂肪酸分解过程中产生，可用作能量(或可转化或分解为下文讨论的其他酮)。在一些实施方案中，传感器110被配置为评估用户的尿液，以便返回乙酰乙酸盐的测量值。例如，传感器110可以包括尿液分析条。这种传感器110的一个优点是它们价格合理、容易获得并且易于使用且非侵入性的。然而，读数可能不太准确，至少部分原因是测量乙酰乙酸盐需要尿液而尿液并不总是可用的简单事实。因此，乙酰乙酸盐读数可能无法响应变化的条件而提供快速测量。
85.在一些实施方案中，除了测量乙酰乙酸盐之外或代替测量乙酰乙酸盐，传感器110可以被配置为测量丙酮水平(例如，通过分析用户的呼吸)。丙酮是酮病期间产生的小酮体。例如，当乙酰乙酸盐在体内分解时，可能产生丙酮。丙酮通常不会为用户携带能量，而是酮病的副产品。通常，丙酮会扩散到使用者的肺部，并在呼吸时呼出。因此，在一个这样的实施方案中，传感器110被配置为测量用户呼吸中的丙酮水平。例如，用户可以周期性地向传感器110吹气。这种传感器110的一个优点是它们是非侵入性的并且操作简单。然而，通过要求用户向传感器110呼吸，他们可能带来额外的不便，从而降低系统的功效。
86.在一些实施方案中，传感器110被配置为测量β-羟基丁酸盐水平。这可以包括例如执行血液分析、分析间质液等。β-羟基丁酸是可以在肝脏中合成的酮(例如，从乙酰乙酸盐转化)。β-羟基丁酸在全身携带能量(特别是当葡萄糖等其他载体含量低或不可用时)。在一些实施方案中，由传感器110返回的β-羟基丁酸盐测量值是准确且响应性的测量值，这是由于人体中β-羟基丁酸盐水平变化的快速性质。也就是说，通过测量β-羟基丁酸盐水平，传感器110使系统能够快速检测和评估用户的变化状况(特别是响应于动作或疗法，例如药物或
食物摄入)，因为β-羟基丁酸盐水平迅速改变。当传感器110是可以收集实时(或接近实时)样品以进行测量的植入式或可穿戴设备时尤其如此。在某些实施方案中，除了或代替监测尿液、呼吸和/或血液，系统还可以使用传感器110通过用户的汗液监测分析物水平。
87.在一些实施方案中，传感器110包括测量葡萄糖浓度或指示另一种分析物(例如酮)的浓度或存在的物质的葡萄糖传感器。在一些实施方案中，葡萄糖传感器是连续装置，例如皮下、经真皮、经皮、无创、眼内、血管内和/或静脉内装置。在一些实施方案中，该装置可以分析多个间歇性血液样品。葡萄糖传感器可以使用任何葡萄糖测量方法，包括但不限于酶法、化学法、物理法、电化学法、光学法、光化学法、基于荧光的方法、分光光度法、光谱法、光学吸收光谱法、拉曼光谱法、旋光法、量热法、离子电渗法、辐射测量等。
88.葡萄糖传感器可以使用任何已知的检测方法，其包括有创、微创性和无创传感技术，以提供指示宿主中分析物浓度的数据流。上述数据流通常是一个原始数据信号，其被用于为可能正在使用传感器的患者或医疗保健专业人员(hcp)提供分析物的有用价值。在某些实施方案中，保健专业人员可以包括例如医生、医师、护士、护理人员等。
89.尽管本文中的一些实例涉及可以测量宿主中葡萄糖浓度的葡萄糖传感器，但是实施方案的系统和方法可以应用于任何可测量的分析物。应当理解，本文所述的装置和方法可应用于能够检测分析物的浓度并提供表示分析物浓度的输出信号的任何装置。例如，如所讨论的，在某些实施方案中，传感器110可以测量酮和/或乳酸盐。
90.在一些实施方案中，传感器110的类型可以不同以用于测量酮。例如，传感器110可以被配置为使用电化学氧化水解传感器测量血液β-羟基丁酸盐(β-hba)浓度。在某些方面，传感器110测量还原形式的烟酰胺腺嘌呤二核苷酸，它是在酶3-羟基丁酸脱氢酶(3hbdh,ec1.1.1.30)存在下，酮3-β-羟基丁酸盐(3hb)和nad+(烟酰胺腺嘌呤二核苷酸，氧化形式)的反应产物。
91.在一些实施方案中，分析物传感器是可植入传感器，例如参考美国专利6,001,067和美国专利公开us-2011-0027127-a1所述的。在一些实施方案中，分析物传感器是经皮传感器，例如参考美国专利公开us-2006-0020187-a1所描述的。在又一些实施方案中，分析物传感器是双电极分析物传感器，例如参考美国专利公开us-2009-0137887-a1所描述的。在其他实施方案中，传感器被配置为植入宿主血管中或体外，例如美国专利公开us-2007-0027385-a1中所描述的。这些专利和出版物以全文引用的方式并入本文。
92.在某些实施方案中，传感器110可以利用具有分析物传感能力的单个工作电极传感器来测量多种分析物。因此，在某些实施方案中，传感器110被配置为使用测量电子设备对对应于多种分析物的测量值的多个信号进行解复用或多路解编。在某些实施方案中，测量电子设备被配置为改变电势(+/-电压)、阻抗测量、占空比等以解复用多个信号。在相关实施方案中，可以对单个工作电极进行占空比以一次测量一个分析物，每次持续优化的持续时间。这样的实施方案可能需要介体选择性。
93.在某些实施方案中，传感器110包括皮肤上参考电极和一个或多个皮肤下工作电极以测量多种分析物。在某些实施方案中，一个或多个传感器中的每一个都具有由不同化学材料或其他配置形成的膜。因此，在某些实施方案中，每个膜针对每种分析物进行配置，因此传感器可以更好地测量不同的分析物。
94.传感器和设备通信
95.在某些实施方案中，传感器110与和用户105相关联的装置115通信耦合。也就是说，如所讨论的，传感器110将其测量值传输到装置115。在某些实施方案中，装置115包括被配置为存储测量结果的存储器。例如，装置115存储当前和过去的测量值。
96.在某些实施方案中，传感器110无线耦合到装置115，例如使用诸如wifi、蓝牙等的传统通信设备。
97.在某些实施方案中，传感器110使用体域网(ban)耦合到装置115。在某些实施方案中，ban利用身体的电和/或化学路径在耦合到身体的设备之间传输数据。例如，在某些实施方案中，传感器110包括耦合到身体的一根或多根电线或电极，并且被配置为通过一根或多根电线或电极将电信号发送到身体中。在某些实施方案中，电信号用数据调制，例如指示一种或多种分析物水平的信息。电信号通过身体传播，使用身体本身作为网络，并由通过一根或多根电线或电极耦合到身体的装置115接收。例如，在某些实施方案中，装置115可以是佩戴在身体上的智能设备，例如智能手表。在某些实施方案中，装置115解调接收到的信号以提取数据。
98.在某些实施方案中，装置115和传感器110形成身体无线网状网络，其允许多个设备可靠地连接和传递信息。例如，在某些方面，装置115与身体无线网状网络中的多个传感器110耦合。在某些实施方案中，诸如健身追踪器、智能手表和/或诸如本文进一步描述的类似设备的附加设备也加入身体无线网状网络以提供附加数据和/或处理能力。
99.在某些实施方案中，身体无线网状网络是使用ban形成的。在某些实施方案中，身体无线网状网络使用wifi或蓝牙例如蓝牙低能量(ble)形成。在某些实施方案中，身体无线网状网络是使用一种或多种通信协议形成的，例如以优化性能和/或电池寿命。例如，在某些实施方案中，传感器110包括低功率处理器并使用ban进行通信。在某些实施方案中，传感器110使用中等功率处理器以及ban和ble两者进行通信。在某些实施方案中，传感器110或另一设备使用高功率处理器以及ban和ble两者进行通信。在某些实施方案中，如所讨论的，数据的处理可以发生在除装置115之外的一个或多个设备上。在某些实施方案中，处理由身体无线网状网络中的一个或多个设备执行。在某些实施方案中，所使用的处理位置和通信协议是为了优化性能。在某些实施方案中，所使用的处理位置和通信协议是为了优化电池寿命。在某些实施方案中，处理位置分布在多个设备中。
100.设备数据收集
101.在某些实施方案中，装置115可以考虑多种其他数据用于分析和/或评估。这可以包括用户105的身体状态、精神状态和/或活动中的一种或多种。身体状态可以包括例如体重、疾病状态、胰岛素抵抗或敏感性、葡萄糖敏感性、用户105的心率等中的一种或多种。
102.在一些实施方案中，用户的心理状态通常包括用户105的情绪和心理反应。这可以包括例如用户105是否感到恼火、满足、焦虑、专注等中的一种或多种。在某些实施方案中，精神状态包括用户正在经历的饥饿程度。
103.在一些实施方案中，可以以一种或多种方式收集附加数据。在某些实施方案中，可以提供一些或所有信息作为用户输入。例如，在某些实施方案中，用户105可以使用装置115来指示身体状态或精神状态中的一种或多种。在某些实施方案中，用户105利用装置115上的图形用户界面(gui)来提供指示。在一些实施方案中，用户105可以指定他们最近发生或当前正在发生的一种或多种活动，例如体育锻炼，已经吃过或当前正在吃的食物等。
104.在某些实施方案中，使用向装置115提供数据的一个或多个其他设备收集一些或所有附加数据。例如，一个或多个其他设备可以耦接到装置115，类似于传感器110如何耦接到装置115。例如，用户105的心率可以使用心率监测器来确定。在某些实施方案中，一个或多个活动或健身跟踪器用于收集附加数据的一部分。在某些实施方案中，活动或健身追踪器可以包括智能手表和类似设备。在一些实施方案中，用户的动作，例如体育锻炼，类似地由活动或健身追踪器识别。
105.在一些实施方案中，附加数据可以与基于时间的一种或多种分析物测量值相关。例如，精神状态、身体状态和/或动作可以基于它们发生的时间被加上时间戳，使得装置115可以将用户105在任何给定时间的分析物测量值与用户正在经历的相应的精神状态和/或身体状态相关联。类似地，装置115可以将分析物测量值与用户当时正在进行的活动或动作相关联。
106.模式生成
107.在某些实施方案中，基于收集的用户数据生成一种或多种模式125。在某些实施方案中，用户数据包括来自传感器110的分析物水平的一个或多个测量值。在某些实施方案中，用户数据包括装置115接收的附加数据。在某些实施方案中，一种或多种模式125包括指示用户105的分析物水平的模式125。在某些实施方案中，一种或多种模式125包括指示用户105的身体状态的模式125。在某些实施方案中，一种或多种模式125包括指示用户105的精神状态的模式125。在某些实施方案中，模式125包括监测用户的葡萄糖和酮水平的模式125以预测糖尿病酮病酸中毒(dka)。在相关实施方案中，模式125也可用于监测乳酸盐或水合标志物(例如钾或钠)、其他生物标志物(例如，心率变异性、温度变化、血压变化等)和类似物。
108.在某些实施方案中，指示用户105的分析物水平的模式125基于来自传感器110的分析物水平的一个或多个测量值而产生。在某些实施方案中，指示用户105的身体状态的模式125是基于与用户105的身体状态相关的附加数据生成的。在某些实施方案中，指示用户105的精神状态的模式125是基于与用户105的精神状态有关的附加数据生成的。
109.图3描绘了根据本文公开的某些实施方案的用于构建一种或多种模式125的工作流程300。图示的工作流程300描绘了用于生成一种或多种模式125的多个输入。特别地，如所讨论的并且如图3所示，输入的数量可以包括来自一个或多个分析物传感器305例如传感器110的一个或多个分析物水平的一个或多个测量值。在某些实施方案中，输入的数量可以包括来自一个或多个活动传感器310的活动或其他身体状态的一个或多个测量值。在某些实施方案中，输入的数量可以包括诸如来自装置115的身体状态或精神状态的一个或多个用户输入315。在某些实施方案中，一种类型的输入，例如分析物水平、身体状态、用户活动或精神状态，用于生成一个模式125。在某些实施方案中，使用多种类型的输入生成一个模式125。
110.尽管描绘了几个输入，但在一些实施方案中，可以单独提供任何输入。例如，在给定时间，用户的分析物水平可能作为输入可用，但用户的精神状态可能是未知的。例如，在一些实施方案中，精神状态可能是未知的，因为用户没有提供任何响应或指示他们的精神状态的输入。在某些实施方案中，系统仍然可以利用模式125来评估可用输入，即使在一些其他输入不存在的情况下。
111.如上所述，模式125可以包括数据模型、变化率、趋势线、模式和趋势、相关性、训练的机器学习(ml)模型等中的一个或多个。通常，基于提供的输入，模式125用于表示用户特定的数据。例如，在某些方面，模式125代表过去、当前和未来的预测值。在某些方面，模式135指示未来预测值，例如基于过去和当前值。取决于模式125，在某些实施方案中，这些值可以是分析物水平、身体状态或精神状态中的一种或多种。
112.在一些实施方案中，模式125是基于与个体用户相关的数据构建的个性化模式。在某些实施方案中，模式125是人口统计特定模式，而不是个性化模式。例如，来自具有特定人口统计的多个用户的数据被关联以生成模式。人口统计可以基于具有相似的年龄、性别、种族、活动水平等中的一种或多种的用户。在一些实施方案中，模式125是基于用户特定的身体需求构建的，包括基于用户人口统计的差异化。通过使用该用户特定数据，在一些实施方案中，系统可以构建优化和个性化的路径，并将用户特定数据与用户的总体结果和/或个人目标进行比较。此外，在至少一个实施方案中，模式125是通用的并且可以用于任何个人用户。在一些实施方案中，模式125是使用用户特定数据以及人口统计特定数据或其他一般数据两者的组合来构建的。
113.在某些实施方案中，输入用于构建和更新一种或多种模式125。例如，在某些实施方案中，装置115确定过去值和当前值之间的变化率(roc)以预测未来值。在某些实施方案中，装置115使用计算机建模、机器学习、模式识别、推注计算器、函数或算法中的一种或多种来生成一种或多种模式125。
114.在某些实施方案中，可以使用实时或接近实时的数据来生成或更新一种或多种模式125以分类和预测用户状态。因此，用户可能不需要记录膳食或计算卡路里来预测他们自己的状态和进展。
115.图4描绘了根据本文公开的某些实施方案的用于基于用户数据确定形成一种或多种模式125的当前和未来用户状态的工作流程400。如图所示，用户数据405被提供给确定模块410以生成一个或多个当前状态415和一个或多个未来状态420，其可对应于一种或多种模式125。通常，用户数据405可以包括与用户相关的任何数据，并且当前状态415和未来状态420可以对应于任何分析物水平、精神和/或身体状态。
116.在某些实施方案中，用户数据405可以包括与用户相关联的当前数据，如所讨论的。在某些实施方案中，用户数据405包括当前分析物测量值。在某些实施方案中，用户数据405包括用户的精神特征。在某些实施方案中，用户数据405包括用户最近的活动。在某些实施方案中，最近的活动包括用户在预定时间段内从事的身体活动。在某些实施方案中，用户数据405包括用户的当前活动。在某些实施方案中，用户数据405包括用户计划的未来活动。
117.在某些实施方案中，确定模块410利用对应于用户的过去数据。在一些实施方案中，一种或多种模式125包括经过训练的机器学习模型。因此，在一些实施方案中，确定模块410可以使用用户数据迭代地训练一种或多种模式125以接收当前用户数据作为输入，并且输出估计或预测的未来状态作为输出。在某些实施方案中，确定模块410包括接收用户数据作为输入并返回预测状态的计算机建模、机器学习、模式识别、推注计算器、函数或算法中的一项或多项作为输入，并且返回预测的状态。在某些实施方案中，确定模块410更新一种或多种模式125和/或建立在先前数据上的相关性。
118.基于该分析，确定模块410可以返回当前状态415和/或未来状态420。当前状态415
和未来状态420都可以包括多种元素，包括分析物水平、用户的身体状态、用户的精神状态等中的一种或多种。
119.在某些实施方案中，未来状态420可以包括预测的饥饿程度。在某些实施方案中，未来状态420包括用户是否会感到烦躁或注意力集中，或者用户希望预测或考虑的任何其他情绪或状态。在至少一个实施方案中，未来状态420与时间线、延迟、等待时间或预期状态何时开始的其他指示符相关联。在某些实施方案中，未来状态420包括关于该状态将持续多长时间的指示。这可以从先前的数据收集中得知。在某些实施方案中，延迟是基于用户先前的趋势和模式来学习的。
120.作为实例，在某些实施方案中，可以生成模式125并将其用于预测用户是否将进入糖尿病酮病酸中毒(dka)，以及进入dka之前的紧迫性或延迟。例如，基于模式125和当前用户数据405(例如，葡萄糖和/或酮水平)和/或当前状态415，确定模块410可以确定未来状态420包括dka，并且状态开始是在大约一小时后开始。在各种实施方案中，用于预测dka的模式125也可以基于多种其他要素，例如，水合水平(例如，通过钾、钠或其他的测量来检测)，检测感染的早期标志物(例如，心率变异性(hrv)、乳酸盐水平、温度变化等)，以及其他要素，例如血压和/或心率的变化。
121.如果足够早发现，dka可通过采用积极的水合作用(以排出酮)、胰岛素治疗或组合来逆转。但是，如果不及早发现，dka通常需要立即住院治疗。因此，在一个实施方案中，未来状态420指示dka开始之前的估计潜伏时间，以便允许用户快速适当地响应。基于该潜伏，系统可以采取许多动作，例如指导参与者如何响应、联系临床医生等。
122.在一些实施方案中，模式125可用于在粒度级别上识别和/或预测未来状态420。在某些实施方案中，系统可以预测用户是否处于或将进入酮病酸中毒，以及特定类型的酮病酸中毒。例如，系统可为用户识别导致用户输入特定类型的酮病酸中毒的酮和/或葡萄糖水平模式。这些类型可以包括，例如，高血糖酮病酸中毒、正常血糖酮病酸中毒、基于饮食的酮病酸中毒等。因此，在某些实施方案中，模式125可用于识别导致特定类型的关注事项或问题的特定趋势和测量。这可以让用户不仅确定与他们相关的具体问题，而且还可以确定如何避免这些问题。
123.当用户表现出非典型特征时，例如关于他们服用的药物，这样的实施方案可能特别有用。例如，sglt2类药物可能对用户产生不同的影响，这取决于用户患有2型还是1型糖尿病。虽然2型糖尿病患者可以毫无顾虑地服用sglt2类药物，但服用sglt2类药物的1型糖尿病患者即使没有出现高血糖，也会在血液中积聚酮。这可能导致此类用户进入糖尿病酮病酸中毒(dka)。为了解决这些问题，本公开的一些实施方案同时监测葡萄糖和酮水平以确定酮酸中毒的原因和类型，这改善了患者的结果。
124.在某些实施方案中，这些模式125可以类似地用于改善诸如酮病酸中毒等问题的治疗。例如，当用户进入糖尿病酮病酸中毒时，典型的治疗包括尽快降低用户的葡萄糖水平。这可以包括利用胰岛素来降低用户的葡萄糖水平并从用户的血液中清除酮。例如，酮病和酮尿症比单纯的高血糖反应更大程度的胰岛素缺乏。酮的存在可能表明胰岛素浓度太低，不仅无法控制血糖浓度，而且无法防止脂肪分解(脂分解)。特别地，血液中的高酮与高水平的脂肪酸有关，并共同产生胰岛素抗性。患有严重酮血症的用户可能需要比平时更多的胰岛素来控制血糖。因此，利用胰岛素来降低用户的葡萄糖水平并从用户的血液中清除
酮体在这种情况下尤其重要。
125.因此，在某些实施方案中，配置为识别葡萄糖、酮和/或胰岛素之间的联系的模式125可以用于更好地识别和/或治疗进入糖尿病酮病酸中毒的用户。例如，系统可以与配置为向用户提供胰岛素的胰岛素泵接口。在一些实施方案中，系统可以基于酮和葡萄糖水平自动确定和施用适当量的胰岛素。在一些实施方案中，该系统可以基于指示糖尿病酮病酸中毒的酮和葡萄糖水平向用户提供施用适当量的胰岛素的指示。
126.在一些实施方案中，如果预测的未来状态420距离未来足够远(例如，高于定义的阈值，该阈值可以是用户特定的和/或基于先前数据学习的)，则系统可以采取诸如促进或发起胰岛素施用的干预。在至少一个实施方案中，可以建议其他方法(例如水合)。例如，系统可提醒用户并建议他们尽可能多地补充水分。在一些实施方案中，系统可以指导用户摄取规定量的水合(例如，两升水)。例如，可以基于医疗保健提供者的临床输入或指导来确定该量。
127.相反，如果预测的dka发作更加迫在眉睫，则系统可能敦促或提醒用户立即去医院或急诊室，因为在家中没有足够的时间来扭转它。在至少一个实施方案中，系统可以进一步促进这种帮助，例如通过警告和/或连接远程医疗保健提供者团队来监控用户、安排到医院的交通等。
128.作为另一个例子，酮病已被证明有利于治疗一些患者的癫痫和/或偏头痛。在一些实施方案中，除了或代替将酮病的存在预测为未来状态420，确定模块410可以预测患者的癫痫、偏头痛或其他状况是否将保持受控。在一些方面，有效的酮病管理(借助本文描述的系统)可以允许减少或消除癫痫、偏头痛和其他病症的其他传统治疗(例如药物治疗)。在一些患者中，例如那些对抗癫痫或抗癫痫药物反应不佳的难治性癫痫患者，他们的病情可以通过营养性酮病完全控制。也就是说，酮病可以用作替代主要疗法，独立于药物疗法。
129.作为又一个例子，酮病可能对癌症治疗有益。例如，有证据表明酮在某些情况下有助于减缓或阻止肿瘤生长。因此，后续治疗(例如，化疗)可能需要较低的剂量，从而减少负面副作用。因此，在一些方面，系统可以预测关于这种癌症状态的未来状态420，以便帮助治疗。在至少一个实施方案中，除了或代替简单地维持酮病，系统帮助用户维持特定的酮水平(例如，0.5mmol/l至1.5mmol/l)，这可能有助于实现最佳效果(尤其是与其他治疗(如化疗)相结合)以改善治疗结果。
130.改进模式
131.在某些实施方案中，为了帮助生成改进的一种或多种模式125，装置115可以建议用户评估测试膳食、补充剂和活动中的一种或多种。例如，装置115可以记录用户的当前状态。装置115然后可以指示用户要测试的食物、补充剂或活动中的一种或多种，并且随后在用户完成测试之后记录用户的结果状态。因此，装置115基于结果状态，可以预测类似的食物、补充剂或活动在未来会如何影响用户。在某些实施方案中，装置115在生成所讨论的模式125时利用此类信息，以基于指示为由用户执行的一种或多种行为来更好地预测用户状态。这可以让决策支持系统根据具体的真实数据更快地改进模式，而不是简单地被动收集数据。
132.例如，在某些实施方案中，通过利用此类测试，系统可以确定补充剂的功效和剂量。在某些实施方案中，补充剂是酮饮食补充剂。也就是说，通过指导用户在指定时间消耗
补充剂并随后分析用户的分析物，系统可以了解补充剂是否有助于使用户保持酮病或帮助用户达到酮病。类似地，系统可以基于观察用户的身体对测试剂量和时间的反应来了解最佳剂量、最佳剂量定时等。
133.作为用户趋势线的模式
134.在某些实施方案中，模式125包括与用户的一种或多种分析物的一种或多种趋势相关的数据。将参考图5描述作为用户趋势线的模式。
135.图5图示了根据本文公开的某些实施方案的基于用户数据生成的用户趋势线。在图示的图中，一种或多种分析物的值描绘在垂直轴505上，作为时间(绘制在水平轴510上)的函数。在一些实施方案中，趋势线描绘了基于用户数据随时间学习的模式125。在所示实施方案中，线的实线部分(标记为515)指示用户的实际分析物测量值，而虚线部分(标记为520)指示分析物的估计值或预测值。此外，在某些实施方案中，水平虚线(标记为525和530)表示分析物的最佳范围。
136.在某些实施方案中，最佳范围是与酮病相关的酮水平相关的酮水平或分析物水平的范围。例如，酮病状态可以定义为在用户的血液中具有大约0.5毫摩尔/升(mmol/l)和3.0mmol/l之间的酮浓度。
137.在某些实施方案中，可以以多种方式确定最佳范围。在某些实施方案中，用户基于他们自己的偏好指定范围。在一些实施方案中，该范围由装置115基于用户的人口统计来确定。例如，装置115可以参考科学文献和/或研究来基于用户的人口统计确定用户的理想范围。在某些实施方案中，女性用户的最佳范围可能不同于男性用户的最佳范围，如科学文献中所示。装置115因此可以设置最适合用户人口统计的范围。
138.在某些实施方案中，装置115基于用户指定的目标识别最佳范围。例如，特定分析物的最佳范围可能会根据用户是否希望减轻体重而有所不同。一旦用户提供了他们的目标或目的，装置115就可以评估科学文献以确定用户实现这些目标的最佳范围。
139.在某些实施方案中，装置115随时间跟踪分析物的值，并使用该数据生成趋势线。如图所示，用户的分析物测量值最初低于最佳范围，并在一段时间内上升到最佳范围。然后水平再次下降到最佳范围之外，然后再次开始上升到最佳范围。在实施方案中，这些变化可能是由于所讨论的各种输入，例如用户的活动、消耗的膳食等。在某些实施方案中，除了监测分析物之外，装置115还监测用户的活动以便将用户的行为与变化的分析物相关联。
140.例如，装置115可以记录用户进食的时间以及消耗的特定膳食。这可以包括消耗的卡路里、消耗的特定食物等。在一些实施方案中，被监控的活动包括用户的身体动作，例如锻炼。通过将这些行为和活动与分析物值的确定趋势进行映射，装置115可以生成一种或多种模式125和相关性，并了解某些活动和行为将如何影响分析物水平。因此，使用这些模式，装置115可以预测当前和计划的行为将如何影响分析物。
141.在所示实施方案中，基于所生成的一种或多种模式125，装置115估计分析物水平将继续上升，直到其处于最佳范围之外，然后稳定。在某些实施方案中，装置115基于一种或多种分析物的当前分析物水平以及当前趋势做出该预测。例如，因为分析物水平当前正在增加，装置115可以推断它将继续这样做。在至少一个实施方案中，预测部分地基于分析物的变化率。例如，装置115可以推断分析物将继续以与其当前变化大致相同的速率变化，至少持续某个时间段。
142.在一些实施方案中，装置115基于用户的先前模式来预测未来测量。例如，如果装置115知道用户在特定时间食用了某餐，则装置115可以分析分析物的后续变化，如趋势线所反映的，以便了解该特定餐食如何影响用户的分析物.如果装置115获悉用户最近食用了相似或相同的一餐，则趋势线由此可用于至少部分地基于分析物先前改变了多少，预测分析物将改变多少。在某些实施方案中，装置115在确定预测水平时类似地评估计划的行为。例如，用户可以指示他们计划稍后进行身体活动，或者他们计划稍后用餐。基于这些行为和先前生成的模式，装置115可以预测分析物水平将如何响应变化。
143.连续模式更新
144.在某些实施方案中，装置115可以迭代地和连续地为用户更新和修改一种或多种模式125，以确保未来的预测保持准确。将参考图6描述连续模式更新。
145.图6是图示根据本文公开的某些实施方案的用于构建和细化一种或多种模式125以帮助用户的方法的流程图。方法600开始于框605，其中装置115为用户确定数据。如上所述，这可以包括从一个或多个传感器接收数据、直接从用户请求或收集数据等。
146.在至少一个实施方案中，装置115通过向用户推送调查或请求、请求用户指示他们的情绪、饥饿等来将用户的精神状态确定为数据。在某些实施方案中，装置115通过等待用户提供该数据来收集该数据，无论是否有调查。在某些实施方案中，装置115将用户最近参与或当前参与的行为确定为数据。在某些实施方案中，如果行为发生在预定义的时间段内，则该行为被认为是“最近的”。在一些实施方案中，如果行为发生在最后一次收集数据之后，则该行为是足够近的以供考虑。例如，假设用户在1:00pm执行第一个行为，装置115在1:05pm收集和评估数据，然后用户在1:10pm执行第二个行为，并且装置115在1:15pm再次收集和评估数据。在这样的某些实施方案中，第一行为被认为是与1:05pm收集的数据“最近的”或相关联，但不被认为是与1:15收集的数据最近的或相关。
147.方法600然后继续到方框620，其中装置115基于收集的数据生成、构建、训练、更新和/或细化一种或多种模式125。在一些实施方案中，装置115通过更新一种或多种模式125以反映当前接收的数据来这样做。这包括将任何测量值添加到当前趋势和值，添加在趋势中的适当点进行的活动的指示等。这允许装置115连续更新一种或多种模式125，从而改进后续评估。
148.在某些实施方案中，如果一种或多种模式125包括ml模型，则装置115通过用用户的当前状态标记一个或多个先前记录来更新模型，指示原始数据收集与当前状态之间的潜伏期或延迟。装置115然后可以使用这些标记的记录来细化模型，使得数据模型不仅能够更好地预测用户的未来状态，而且能够更好地预测未来状态将出现的时间。在所示实施方案中，该方法600然后重复。这允许装置115持续监控用户的状态以提供更新，以及不断细化一种或多种模式125。
149.模式相关性
150.在某些实施方案中，一旦生成了一种或多种模式125以供使用，装置115可以将一种或多种模式125与和用户相关联的一个或多个目标相关联。将参照图7描述模式相关性。
151.图7是图示根据本文公开的某些实施方案的用于将一种或多种模式125与用户目标相关以确定一致性的方法700的流程图。注意，方法700的方框可以不必以本文描述的顺序执行。此外，可以省略这里的一些方框或状态，和/或可以添加额外的方框或状态。
152.方法700开始于框705，其中装置115识别与用户相关联的一个或多个目标。在某些实施方案中，用户目标通常指示用户的目标或期望。例如，用户目标可以指示期望的分析物水平、精神状态或身体状态中的一种或多种。例如但不限于，目标可以包括体重减轻、心理健康、葡萄糖敏感性、葡萄糖水平、胰岛素抗性或敏感性、实现酮病等中的一项或多项。在一些实施方案中，目标可以指示期望的量值或值。例如，在某些实施方案中，目标可以指示用于实现酮病的期望酮范围。此外，在某些实施方案中，目标可以指示期望体重、期望的胰岛素抗性或敏感性水平等中的一项或多项。然后方法700继续到方框710，其中装置115将先前生成的一种或多种模式125与用户的目标相关联。
153.在一些实施方案中，一种或多种模式125与目标之间存在直接相关性。例如，如果模式125指示用户随时间的分析物水平，并且目标是特定的分析物水平，则相关性可以简单地是一种或多种模式125是否指示分析物水平满足目标或与目标一致。例如，在某些实施方案中，装置115关联一种或多种模式125是否指示当前实现了目标。在另一实例中，在某些实施方案中，装置115关联一种或多种模式125是否指示将在未来时间实现目标。在某些方面，相关性可以简单地是一种或多种模式125是否指示精神状态和/或身体状态满足目标或与目标一致。
154.在一些实施方案中，将一种或多种模式125与一种或多种目标相关联包括识别一种或多种模式125并且在某些实施方案中附加数据与一种或多种目标之间的重叠或一致性。在某些实施方案中，由一种或多种模式125表示的数据和/或装置115中输入的其他数据是相互关联的。例如，在某些实施方案中，一个模式125中的值和/或趋势影响另一个。此外，在某些实施方案中，一种或多种模式125部分地取决于用户的活动和消费。因此，在某些实施方案中，将一种或多种模式125与目标相关联可以涉及评估多个维度以识别期望状态与实际状态之间的可能影响和失配。
155.在一些实施方案中，如所讨论的，在数据收集期间，附加数据可以与基于时间的一种或多种分析物测量值相关。例如，精神状态、身体状态和/或动作可以基于它们发生的时间被加上时间戳，使得装置115可以将用户105在任何给定时间的分析物测量值与用户正在经历的相应的精神状态和/或身体状态相关联。因此，在某些实施方案中，将一种或多种模式125和目标相关联可以包括基于数据收集确定特定分析物水平或分析物水平的roc是否与特定精神状态和/或身体状态相关。在某些实施方案中，将一种或多种模式125和目标相关联可以包括基于用户的人口统计数据确定特定分析物水平或分析物水平的roc是否与特定精神状态和/或身体状态相关。在某些实施方案中，将一种或多种模式125和目标相关联可以包括基于一般人群数据确定特定分析物水平或分析物水平的roc是否与特定精神状态和/或身体状态相关。在一些这样的实施方案中，相关的精神状态和/或身体状态可以与一个或多个目标相关。
156.在某些实施方案中，将一种或多种模式125与目标相关包括确定它们之间的一致性。在某些实施方案中，这种一致性可以包括身体状态和/或精神状态，以及组合。在某些实施方案中，确定身体和精神状态的组合的一致性可以包括，例如，精神和身体状态之间的相关性。
157.在一些实施方案中，可以定义多个目标。在至少一个实施方案中，每个目标可以与权重或重要性相关联，使得装置115可以识别最重要的目标，并相应地调整或加权所述一致
性。在某些实施方案中，评估一致性包括生成表示一致性的值。这可以包括一个或多个二进制值，其指示状态和目标是否一致。在一些实施方案中，所述值还包括指示目标和状态之间的任何差异的大小的值。
158.在方框715，装置115评估当前状态一致性。也就是说，装置115确定用户的当前状态是否与目标状态一致。在某些实施方案中，这种一致性包括将确定的当前精神状态与期望精神状态或目标精神状态进行比较。例如，用户可以指示使饥饿最小化的偏好。在一些实施方案中，一致性还可以包括将所确定的用户的当前身体状态与目标身体状态进行比较。例如，如果酮病是目标，则装置115可以确定用户当前是否处于酮病中。如果用户已经定义了最低优选的胰岛素水平，则装置115可以确定用户的当前水平是否满足该阈值。在实施方案中，该评估可以包括任意数量的比较，并且通常要复杂得多。
159.在某些实施方案中，用户可以定义需要跨多个状态进行关联和比较的目标。这可能需要在各个模式125之间进行关联。在某些实施方案中，多个模式125之间的相关包括在与用户的精神状态相关的精神模式和与用户的身体状态相关的身体模式之间进行相关。作为这种复合目标的实例，在一些实施方案中，用户可以指定他们希望维持酮病，除非他们的饥饿水平超过阈值。因此，在评估当前一致性时，系统不仅可以关联身体模式以确定用户是否处于酮病状态，还可以关联精神模式以确定饥饿水平是否超过阈值。在某些实施方案中，装置115生成指示当前一致性的第一值或一组值。
160.作为另一个例子，有一些证据表明怀孕可能影响酮病。例如，在某些情况下，怀孕可以被概念化为酮病的加速和延长状态。有证据表明，酮的存在可能对成长中胎儿的大脑发育产生负面影响，这意味着低或不存在酮是期望的。附加地或替代地，如果酮存在于怀孕的用户中，系统可以推断用户没有消耗对于正常发育重要的足够量的碳水化合物。因此，在一些方面，一致性评估可以确保用户(如果怀孕)不处于酮病或不会进入酮病。
161.在方框720，装置115评估用户的预测状态和期望状态之间的未来一致性。如上所述，在某些实施方案中，这可以包括对精神状态、身体状态以及组合的考虑。例如，如果用户希望尽可能长时间地维持酮病，则系统可以确定当前和未来的状态是否预计会维持酮病。作为另一实例，如果一个目标是减轻体重，则装置115可以确定当前和/或未来状态是否被预测会导致体重减轻。在一些实施方案中，这样的确定可能需要模式/状态之间的互相关。例如，系统可以将当前和/或未来状态与体重减轻模型相关联，例如为用户生成以预测体重减轻的模式125，以确定状态是否一致。在某些实施方案中，装置115生成指示未来一致性的第二值或一组值。
162.在某些实施方案中，装置115可以执行任意数量和种类的相关性，包括模式/状态之间的互相关性，以确定一致性。在方框725，系统然后返回确定的一致性。例如，如果在云中执行分析，则系统可以将一致性的指示传输到装置115。
163.结果生成
164.在某些实施方案中，装置115使用上述评估的组合来为用户105生成结果或响应。在至少一个实施方案中，这包括向用户输出一致性的指示，例如通过装置115上的gui。其他示例输出可以包括使用音频输出、振动等。
165.在某些实施方案中，装置115生成关于一种或多种模式125是否指示当前和/或未来状态与一个或多个目标一致的输出。例如，在某些实施方案中，装置115指示用户当前是
否处于酮病中。在某些实施方案中，装置115指示用户是否将保持酮病。
166.在某些实施方案中，使用收集的数据的装置115被配置为向用户提供用户特定的稳健反馈和结果。例如，如果没有所描述的系统120，这样的反馈和结果可能是不可能的。
167.特别地，在某些实施方案中，装置115被配置为利用一种或多种模式125和所收集的附加数据来建立不同用户状态之间的连接和相关性，如所讨论的。在某些实施方案中，装置115可以向用户呈现指示连接和相关性的信息，以便用户可以做出明智的决定。在某些实施方案中，装置115本身向用户提供关于如何实现他们的目标或目的的建议。这样的信息可以帮助向维持生酮生活方式的用户提供责任，并减少对辅导的需要，因为该信息允许用户自我授权，以基于更好的信息做出更好的决定以维持酮病。
168.酮与用户状态信息
169.在某些实施方案中，装置115提供指示酮水平的分析物水平与用户状态之间的相关性的信息。例如，装置115提供将用户的精神状态与酮水平相关联的信息。在某些实施方案中，装置115将绝对酮水平与精神状态相关联。在某些实施方案中，装置115将酮水平变化的趋势或速率与精神状态相关联。因此，用户可以使用这些信息来确定他们的酮水平如何影响他们的精神状态。
170.在某些实施方案中，装置115提供将用户的身体状态与酮水平相关联的信息。在某些实施方案中，装置115将绝对酮水平与身体状态相关联。在某些实施方案中，装置115将酮水平变化的趋势或速率与身体状态相关联。因此，用户可以使用这样的信息来确定他们的酮水平如何影响他们的身体状态。
171.在某些实施方案中，装置115提供将用户的饥饿水平与酮水平相关联的信息。在某些实施方案中，装置115将绝对酮水平与进食的饥饿水平相关联。在某些实施方案中，装置115将酮水平变化的趋势或速率与饥饿水平相关联。因此，用户可以使用这样的信息来确定他们的酮水平如何影响他们的饥饿水平。
172.这样的信息可能对用户有用，因为用户可以了解酮水平如何影响他们的身体。如本文所讨论的，这样的信息还可以有助于开发并向用户做出建议。
173.影响报告
174.在某些实施方案中，如所讨论的，装置115可以提供影响报告，该影响报告指示用户行为，例如吃饭或执行的活动，如何影响一种或多种用户状态。例如，基于数据，可以生成一份或多份影响报告，其指示一项或多项行为如何影响体重、胰岛素敏感性、酮水平或用户处于酮病的时间中的一项或多项。因此，用户可以使用该信息来做出关于采取什么行动来尝试满足用户目标的更明智的决定。
175.膳食信息
176.装置115可以提供用户消费的膳食和用户状态之间的相关性。特别是，正如所讨论的，生酮饮食的一个重要部分是用户食用的食物，因为这会影响酮水平。有了这些信息，用户可以更明智地决定吃什么、不吃什么、什么时候吃、什么时候不吃，从而达到期望的目标。
177.在某些方面，装置115可以指示不同膳食将如何影响用户的模拟和/或预测。例如，用户可以准确地确定吃特定餐将如何影响用户，例如该餐是否会使用户摆脱酮病。在某些实施方案中，模拟和/或预测可以指示，例如，用户不确定的特定膳食可以安全食用，例如允许用户在保持酮病的同时安全地吃少量碳水化合物。
178.在一些实施方案中，使用上面讨论的模式和相关性，装置115不仅可以帮助用户学习和理解他们可以或应该食用哪些食物，而且还可以帮助用户学习和理解他们应该避免哪些食物。在许多情况下，生酮饮食(以及因此，装置115)可以提出一些违反直觉的限制和建议。例如，许多生酮方案包括相对较高的卡路里含量的脂肪，这违反直觉地导致显著的脂肪和体重减轻。同样，该方案可以包括显著减少碳水化合物，这不包括传统的提供核心卡路里的食物。通过始终如一地建议某些膳食和/或始终如一地建议用户避免其他膳食，装置115可以帮助用户了解避免有问题的选项。最终，用户可能根本不需要依赖装置115来知道给定的膳食是不可接受的。
179.在某些实施方案中，如所讨论的，装置115可以提供用户执行的活动与用户状态之间的相关性。特别是，正如所讨论的，生酮饮食的一个重要部分是用户进行的活动，因为这会影响酮水平。有了这些信息，用户可以更明智地决定该做什么、不做什么、什么时候做某事、什么时候不做某事，从而达到期望的目标。
180.在一些实施方案中，决策支持系统可用于确定最佳或优选的日子和/或时间来消耗通常被排除在用户饮食之外的食物或饮料。在某些实施方案中，这些时间和日子通常被通俗地称为作弊日和作弊时间。例如，用户可以指定即将发生的事件，或者决策支持系统可以包括预定义的特定事件的记录，例如生日聚会、假期、特殊场合等。在某些实施方案中，决策支持系统可以指导用户如何最佳地作弊。这可以包括指示用户在事件之前和/或之后修改他们的活动，以确保“作弊”不会破坏他们的进度。在相关实施方案中，决策支持系统可以类似地建议增加碳水化合物或其他物质的摄入以准备计划的身体活动或运动的最佳时间。
181.通过这种方式，用户可以就食用什么食物(如果有的话)以及采取什么行动做出更明智的决定。例如，如果系统向用户保证他们当前的饥饿感预计会在接下来的三十分钟内过去，那么用户可以决定不进食以保持酮病。但是，如果模型表明饥饿感预计会持续或恶化，或者可能出现其他问题，例如易怒，用户可决定打破他们的酮病并食用食物。
182.警报
183.在某些实施方案中，装置115可以出于各种原因生成警报。在一些实施方案中，用户状态和期望状态之间的任何当前不匹配导致装置115生成警报。在某些实施方案中，只有特定的不匹配才会触发警报。在一些实施方案中，用户可以指定哪些目标以及因此哪些一致性维度应该与警报相关联。例如，用户可能希望立即得到酮和葡萄糖水平的警报。在这样的实施方案中，如果失配与这样的目标有关，则装置115可以生成警报或警告。在实施方案中，警报可以包括视觉提示、声音、振动等以引起用户的注意。在一些实施方案中，诸如酮或葡萄糖警报之类的警报被提供为实时提醒，以在用户落在期望范围之外时阻止诸如食物摄入之类的动作。
184.在一些实施方案中，装置115便于向其他设备或个人共享警报、警告和/或信息。在一个这样的实施方案中，装置115允许用户与一个或多个其他设备或用户共享更新(自动或根据请求)。同样，其他人可以订阅或关注这些更新。例如，装置115可以被配置为与其他人(例如，用户父母、医生或其他医疗保健提供者等)自动共享更新(例如分析物测量值、当前和/或未来状态、状态一致性等)。在一些方面，当测量值(或预测的状态)满足定义的标准时(例如，当dka被预测发生或正在发生时)可以触发这种共享。这种共享和关注对于保持医疗保健提供者对用户状态的评价以及允许其他人(例如，幼儿或年轻人的父母)继续监测用户
的健康可能特别有用。
185.在一些实施方案中，系统可以为重复的模式或条件提供类似的警报。例如，用户(或其他人，例如护理提供者)可以配置装置115以检测何时达到(或预测)给定状况或状态高于定义频率、高于一段时间内的次数等等。在一个这样的实施方案中，如果用户反复接近dka或任何其他定义的状况或状态(例如，一周多于三次)，则系统可以提醒指定的护理提供者(例如，父母或医疗保健提供者)增加监测。例如，这可能是因为糖尿病用户正在定量配给他们的胰岛素，因此接受的量低于维持身体健康所需的量。通过检测这种模式并提醒其他人，系统可以确保用户得到他们需要的护理，这可能包括额外的指导或帮助，以及其他干预。
186.在一些实施方案中，系统可以被配置为识别用户的状态何时以与(假定的)输入不一致的方式改变，并生成适当的响应或警报。例如，这可以包括检测设备故障、检测报告的行为中的不诚实或误解等。在一个这样的实施方案中，系统可以基于推断的设备故障为用户和/或其他人生成警报。例如，假设系统与胰岛素泵接口以帮助维持用户的状态。假设系统检测到即使当泵被指示提供胰岛素时用户状态似乎也没有受到影响(例如，用户的水平没有改变，或者继续沿着他们之前移动的方向和速率移动)。基于这样的检测，系统可以确定泵有故障，并为用户和/或其他人生成适当的警报。类似地，如果即使没有指示泵提供胰岛素，用户状态也似乎响应于胰岛素而改变，则系统可以确定泵正在泄漏，并产生相应的警报。
187.建议的行为
188.在某些实施方案中，建议包括将改善目标与当前和/或未来状态之间的任何已识别错位的一种或多种行为。例如，装置115可以建议食用一种或多种食物以确保适当的葡萄糖和/或酮水平，或识别用户建议或要求的替代食物。例如，装置115可建议“用一把核桃代替那个蛋糕怎么样？”作为另一个实例，装置115可以建议立即补水和/或胰岛素，或立即住院，这取决于用户当前和/或即将发生的dka状态。在某些实施方案中，这些行为是使用基于规则的表格来识别的。例如，规则可规定，如果酮过低，则适当的行为是禁食。如果酮过高，适当的行为可能是进食。当然，在实践中，具体的规则可以更复杂，并且可以包括很多因素和建议。在另一个实施方案中，装置115通过使用模式125迭代地评估备选方案来识别行为，以选择将使未来状态更可能被接受的行为。
189.在某些实施方案中，建议可以包括肯定性行为以及不作为。在至少一个实施方案中，通过迭代地使用模式125来估计或确定由采取潜在动作引起的结果状态来识别建议。然后可以使用得到的预测来确定最佳的前进路径。在某些实施方案中，预测可用于识别确保或增加维持最佳酮病的概率的一种或多种行为，同时最小化任何负面影响。通过提供这样的建议，系统可以更好地帮助用户做出决策。也就是说，该模型不是简单地预测未来状态，而是可以动态且智能地识别用户可以采取的可操作步骤来改善这些状态。
190.在某些实施方案中，建议可以包括例如推荐用户食用膳食和/或饮料、避免这样做、进行身体活动、避免锻炼或其他计划的活动等。在某些实施方案中，如果推荐膳食或者如果用户请求膳食建议，则建议的行为可以包括可接受的膳食类型、量、卡路里量等的指示。如上所述，酮病是一种复杂而微妙的状态，通常需要仔细平衡脂肪、蛋白质和碳水化合物。通常，必须仔细遵循平衡，以防止超出最佳范围。在一些实施方案中，除了建议膳食类型
之外，决策支持系统还可以建议获取膳食的位置。例如，系统可以建议餐厅名称、地址和/或到餐厅的方向等。
191.在一些这样的实施方案中，基于用户的当前位置和/或用户当前可用的食物选项来识别替代品。然后装置115可以估计每个潜在替代膳食的影响。在某些实施方案中，系统可以识别距用户预定距离内的餐馆和其他食品和饮料选项。在餐馆的情况下，系统可以检索每个菜单，并评估菜单选项以识别位置和/或可以安全食用的菜单项。在某些实施方案中，系统可以类似地检索关于用户105当前拥有的食物和饮料的数据，例如在家里的冰箱或储藏室中，并且评估每个这样的选项。以这种方式，找到一种或多种膳食选择，这将确保或提高未来状态与相关标准/目标状态一致的概率。
192.用户界面
193.最后，在某些实施方案中，决策支持系统向用户输出确定的一致性和/或建议。在一些实施方案中，例如，决策支持系统通过装置115这样做。例如，装置115可以更新gui以反映任何生成的警报、提供文本建议等。在一些实施方案中，装置115使用音频和/或触觉反馈来输出警报和建议。在至少一个实施方案中，输出包括指示建议的行为的自然语言，而不是简单地陈述该行为。例如，输出结果可能不是简单地说“不要吃”或“吃核桃”，而是“如果你能暂时不吃东西，你就会顺利实现目标！”或者“用一把漂亮的核桃代替那个苹果怎么样？”如上所述，酮病需要微妙的平衡，并且容易出错。自然语言建议可以帮助安慰用户并确保他们实现目标。
194.在一些实施方案中，决策支持系统在可能有效的时候提供输出。当试图达到酮病时，在益处实现之前，许多人由于饥饿的增加而放弃。因此，在一些实施方案中，决策支持系统可以识别日益增长的饥饿感。在某些实施方案中，系统基于用户输入和/或使用模式125来识别日益增长的饥饿感，并且预先向用户建议膳食。这可以基于预测的未来偏差。例如，在某些实施方案中，日益增长的饥饿感与用户进食的可能性增加相关，这将防止酮病。
195.在某些实施方案中，决策支持系统提供了集成gui，它能够跨各种度量和时间进行健康跟踪。在至少一个实施方案中，gui包括为用户105反映多种数据的全身仪表板。在某些实施方案中，gui包括描绘人的轮廓的身体轮廓，以及为用户指示的各种数据。在某些实施方案中，轮廓可以显示用户的进度和/或用户的未来预测。例如，轮廓可以包括作为覆盖在当前进度/状态上的单独层的未来预测。在各种实施方案中，gui可以包括分析物如葡萄糖或酮水平的当前测量值、历史趋势和/或预测值，以及体重趋势、胰岛素敏感性趋势、脂肪燃烧等。在至少一个实施方案中，gui包括用户可以用来指示饥饿的按钮或其他输入。这可以使系统与其他指标和测量值相关联地检测饥饿模式。
196.在一些实施方案中，gui指示相关分析物的时间范围。例如，系统可以确定给定分析物的用户水平在定义的最佳或优选范围内多久，并输出该时间的指示。在一些实施方案中，这包括用户当前在该范围内的时间。在某些实施方案中，这包括累积值，指示在一段时间内范围内的总时间。在某些实施方案中，该时间段可以包括例如在该天范围内的时间、过去一周内的时间等。这可以鼓励用户并让他们更了解情况。在某些实施方案中，gui还指示各种分析物例如葡萄糖和/或酮的当前和/或先前的变化率(roc)。该信息可以进一步告知用户他们的身体变化方式，并帮助他们确保他们的水平保持在期望区域内。
197.在某些实施方案中，与预期进度相比，gui指示用户的进度。例如，gui可以显示与
预期脂肪燃烧相比的用户实际脂肪燃烧。这可以让用户识别和理解有助于实现其目标的行为，以及无助于或积极阻碍进展的行为。
198.在至少一个实施方案中，gui可以基于用户的目标为用户提供可定制的视图。也就是说，基于用户目标，系统可以确定哪些指标最相关或最重要，并个性化gui以更突出地反映这些指标。例如，如果主要用户目标是改善胰岛素抗性或敏感性，系统可以在身体轮廓上方的gui顶部提供与胰岛素抗性或敏感性相关的指标，并允许用户手动选择和查看其他不太重要的如体重减轻等指标。在一些相关实施方案中，gui为用户提供启动工具包，以帮助制定计划或指导实现用户的目标。该工具包可以包括例如关于实现目标的时间线的预测、目标本身的指示、用户已经采取和/或应该采取以实现目标的行动，和/或用户朝着目标的进展。
199.在某些实施方案中，决策支持系统可以为用户提供任何数量的其他服务和处理。例如，使用这种集成环境，系统可以确定指示疾病状态风险因素的测量组合。然后，决策支持系统可以向用户和/或医疗保健提供者提供这些指标，以帮助理解标记并识别指示潜在风险例如败血症、酮病酸中毒、低血糖等的新相关性。
200.在至少一个实施方案中，系统可以从各种各样的用户收集信息，并将其聚合以启用数据挖掘。在实施方案中，可以首先将信息匿名化以保护用户隐私。这种汇总数据可用于评估人口统计的人口健康、识别每个人口统计的风险因素等。
201.在某些实施方案中，决策支持系统可用于向用户直观地描绘模式和趋势，以允许用户容易地掌握他们如何改变和改进。这样的模式可以包括例如胰岛素和葡萄糖敏感性和/或耐受性、情绪和精神状态、身体状态、饥饿程度、用户的体重等。例如，在某些实施方案中，葡萄糖耐量/敏感性的改进指标可以包括，当酮水平保持在范围内时，葡萄糖水平倾向于也保持在范围内，尽管有之前将葡萄糖水平推到期望范围之外的其他活动或行为。在一些实施方案中，用户可以使用决策支持系统来设定目标，并且决策支持系统可以确定和描绘用户实现其目标的进展。在某些实施方案中，用户目标可以包括例如目标权重、酮病时间等。
202.在一些实施方案中，决策支持系统提供回顾性信息以及基于状态的预测。例如，回顾性信息可以包括用户消费了什么、他们消费了多少、用户执行的活动等的指示。该回顾性信息还可以包括结果状态的指示，例如酮水平。关于预测，在一些实施方案中，系统向用户指示关于何时将发生状态改变的预测。例如，这可以包括用户何时进入酮病、预期副作用何时结束、预期体重减轻等。在某些实施方案中，副作用可包括例如饥饿、易怒等。
203.教育
204.如本文所解释的，生酮团非常复杂，并且需要对该领域的大量了解。在一些实施方案中，为了减少这种进入障碍，gui包括帮助教育用户和其他人关于生酮团的信息。例如，在某些实施方案中，系统提供关于体重指数(bmi)的替代的文章和信息作为整体健康的测量。这些替代可以包括系统收集的测量值，例如酮和葡萄糖水平、葡萄糖敏感性等。在另一个实施方案中，该系统提供关于饮食的健康益处的信息。在某些实施方案中，信息可以包括例如文章、研究等。如上所述，这些益处是广泛的，并且包括减轻体重，改善胰岛素抗性或敏感性和葡萄糖敏感性，减少痤疮，改善多囊卵巢综合征(pcos)症状，降低血糖和胰岛素水平，更好地管理糖尿病，例如通过2型糖尿病的胰岛素依赖性降低或不依赖，改善心脏健康，降低
癌症和癫痫风险，改善大脑功能，例如提高注意力和/或学习能力，治疗帕金森氏症、阿尔茨海默氏症、睡眠障碍等疾病等。
205.在至少一个实施方案中，gui提供信息以帮助对他人的教育。例如，用户可欣赏方案的好处，但可能没有准备好与其他人讨论饮食的细微差别和复杂性。因此，在某些实施方案中，gui可以提供片段或快速提示、有趣的事实、文章等以供用户共享。这可以显著提高用户保持饮食的能力，并鼓励其他人加入。
206.在实施方案中，系统可以分析当前和/或未来一致性以生成任意数量的输出。这些输出可以包括警报、推荐、建议、教育材料、鼓励等。
207.在某些实施方案中，决策支持系统可以在用户开始他们的生酮方案时动态地支持他们。如上所述，用户在饮食的早期阶段通常会感到特别负面的副作用(通常称为酮流感)。为了帮助克服这些困难，在一些实施方案中，决策支持系统提供关于放松饮食的指导，如上所述。在一些实施方案中，决策支持系统可以在这些早期阶段进一步提供指导和鼓励，以确保用户不会放弃。类似地，在某些实施方案中，决策支持系统在这个阶段向用户提供关于用户进展的相对频繁的更新。这有助于提高动力并让用户保持正轨。
208.设定目标和预期
209.在一些实施方案中，决策支持系统充当促进社区交互性的平台。在一些实施方案中，这包括允许用户互相支持。在某些实施方案中，用户交互和支持可以包括例如鼓励、提示、吹嘘他们的成功的机会等。在某些实施方案中，这包括实现用户之间的比较和竞争。例如，决策支持系统可以提供一组朋友之间的高分列表，显示每个人的进展情况。这可以帮助鼓励用户通过让他们更多地参与他们的进步来更好地保持生酮生活方式。
210.在一些实施方案中，决策支持系统输出关于朝着一个或多个目标的预期进展与用户朝着目标的实际进展相比较的度量。例如，在某些这样的实施方案中，系统可以在给定用户度量、人口统计、动作等的情况下为用户输出预期或预测的体重减轻。系统还可以在这个时间线上为用户输出实际的体重减轻。在某些实施方案中，决策支持系统可以由此识别对个体用户最有效的方法。在至少一个实施方案中，系统通过识别时间线中实际进度偏离预期进度的点并确定在该时间前后发生了哪些用户动作来做到这一点。在一些实施方案中，系统类似地识别用户的进度开始与预期进度更紧密地一致的点，并且识别在这些时间发生的动作。然后，决策支持系统可以输出这些动作的指示，以指导用户决策。
211.在某些实施方案中，决策支持系统跟踪最佳范围和与用户目标的相关性，并输出这些确定的最佳范围和/或相关性的指示。这可以包括最佳体重减轻、提高胰岛素敏感性或任何其他健康指标的范围。例如，系统可以识别模式125中的历史数据中用户的进步最显著的时期。然后系统可以在这些窗口中识别与用户相关的分析物水平或其他数据，并基于过去的数据输出这些水平对于用户来说是期望的或最佳的指示。在某些相关实施方案中，系统可以类似地使用该分析来执行效率跟踪，并输出用户在任何给定时间实现其目标的效率的指示。在某些实施方案中，系统可以进一步优化建议，以确保用户基于先前的数据采取有效的途径实现他们的目标。例如，系统可以向用户指示他们可以通过执行某些活动、避免吃某些东西等更快地实现他们的目标。在一些实施方案中，系统可以获知并指示用户可以在某些情况下增加他们的食物消耗，同时仍然保持在实现他们目标的轨道上。
212.在某些实施方案中，系统可以使用这种效率分析来引导用户达到最佳体重减轻水
平。例如，基于识别的动作、测量和体重减轻之间的相关性，系统可以识别与高度或其他最佳体重减轻相关的动作和/或膳食。然后系统可以向用户提供指令或建议以再次达到这些最佳水平。在一些实施方案中，系统类似地引导用户获得其他健康指标的最佳结果，例如胰岛素敏感性。
213.在一些实施方案中，除了识别和提供最佳范围之外，系统还在需要时将用户引导回到最佳范围。在某些实施方案中，系统使用模式来识别动作和影响之间的延迟/时间滞后，和/或分析物的变化率，以引导用户回到范围内。例如，基于进食或锻炼等动作与酮发生变化之间的延迟，系统可以指导用户采取哪些行动以及何时采取这些行动，以重新进入最佳范围。在一些实施方案中，为了帮助决定采取什么行动以及何时采取这些行动，系统进一步基于酮的当前变化率来指导用户。
214.在至少一个实施方案中，决策支持系统可以为用户提供朝向酮病或另一种状态的可定制路径。通常，个人很难从普通饮食过渡到生酮饮食。因此，为了帮助这种转变，决策支持系统可以评估用户当前的习惯，并提出逐渐改变以使用户随着时间的推移缓解酮病。在某些实施方案中，这些改变被设计为使用户在用户指定的时间段内更容易接受饮食。例如，决策支持系统可以生成定制路径，该路径将在一周、一个月等时间内逐渐将用户从他们当前的习惯带入完全生酮的生活。这可以包括，例如，在一周中的不同日子以及一天中的不同时间点推荐的食物，以最小化最初的饥饿和其他负面影响，同时确保实现向酮病的转变。在至少一个实施方案中，该定制路径包括在给定日期在酮病中花费的目标时间长度，该时间缓慢上升到最终目标。
215.作为可定制路径的实例，假设用户当前平均每天食用两次富含碳水化合物的食物。典型的生酮方案可能会要求用户显著减少这种碳水化合物的摄入量(或者可能完全消除)，特别是如果用户是男性。然而，立即将碳水化合物摄入量减少到零可能给用户带来其他副作用，包括疲劳、头痛、注意力不集中、疼痛和一般的挫败感。因此，可以生成定制路径以使用户慢慢适应饮食。这可以包括指导用户每天在指定时间消耗一次碳水化合物，而不是每天两次。最终，所述指导可以根据需要转变为不含碳水化合物。作为另一个实例，假设用户当前每周锻炼一次，但系统确定每周锻炼三次会更佳。在某些实施方案中，系统可以要求用户在一段时间内逐渐增加他们的锻炼，直到达到最佳水平。在某些实施方案中，增加的锻炼可以包括例如每周锻炼超过一天、每天进行逐渐延长的锻炼等。
216.图8是描绘根据本文公开的某些实施方案的被配置为分析用户数据以帮助决策的计算装置800的框图。尽管描绘为物理装置，但在实施方式中，计算装置800可以使用虚拟装置和/或跨多个装置(例如在云端环境中)来实现。如图所示，计算装置800包括处理器805、内存(memory)810、存储器815、网络接口825和一个或多个i/o接口820。在图示的实施方式中，处理器805检索和执行储存在内存810中的编程指令，并且存储和检索驻留在存储器815中的应用数据。处理器805通常代表单个cpu和/或gpu、多个cpu和/或gpu、具有多个处理核心的单个cpu和/或gpu等。通常包括内存810以代表随机存取内存。储存器815可以是磁盘驱动器、基于闪存的储存设备等的任何组合，并且可以包括固定和/或可移动储存设备，例如固定磁盘驱动器、可移动存储卡、高速缓存、光学存储、网络附加存储(nas)或储存区域网络(san)。图8中所示的计算装置800仅仅是示例装置，并且可以修改或移除某些元件，和/或可以添加其他元件或设备。
217.在一些实施方案中，输入和输出(i/o)设备835(例如键盘、监测器、扬声器等)可以通过i/o界面820连接。此外，通过网络界面825，计算设备800可以与一个或多个其他设备和组件通信耦合。在某些实施方案中，计算装置800通过网络与其他装置通信耦合，所述网络可以包括互联网、本地网络等。网络可以包括有线连接、无线连接或有线连接和无线连接的组合。如图所示，处理器805、内存810、储存器815、网络界面825和i/o界面820通过一个或多个互连830通信耦合。在某些实施方案中，计算设备800代表与用户相关联的装置115。在某些实施方案中，如上所述，装置115可以包括用户的膝上型电脑、计算机、智能手机等。在另一个实施方案中，计算装置800是在云端环境中执行的服务器。
218.在所示实施方案中，存储器815包括一种或多种模式865，以及一组或多组历史数据870。在某些实施方案中，如果计算装置800在云环境中操作，它可以维护任意数量的模式865和历史数据集870。例如，存储器815可以包括单独的个性化模式865和用于与系统相关联的每个用户的单独的一组历史数据870。
219.此外，在某些实施方案中，存储器815包括一个或多个集体模式865和/或历史数据集870。例如，可能有一个通用/默认模式865用于没有可用的个性化模型或数据的用户。在相关实施方案中，存储器815可以包括特定于人口统计的模式865，以供已经提供人口统计信息但在历史数据870中没有足够个人数据的用户使用。如上所述，模式865通常用于评估来自用户的数据以预测未来状态和/或建议最佳行为。
220.在一些实施方案中，历史数据870通常包括在一段时间内收集的与用户相关联的数据。在某些实施方案中，历史数据870包括一组记录，每个记录指示用户在给定时间点的状态，连同用户的标识符和与记录相关联的时间/日期的指示。状态可以包括例如用户的当前生物和/或精神状态、用户最近或当时积极参与的行为等。在某些实施方案中，历史数据870还包括在给定记录中的其他数据的情况下由计算装置800建议的行为的指示。
221.如图所示，内存810包括决策支持应用程序840。尽管描述为驻留在内存810中的软件，但在实施方案中，决策支持应用程序840的功能可以使用硬件、软件或硬件和软件的组合来实现。在某些实施方案中，决策支持应用程序840执行上述支持和决策功能的各个方面。
222.这些非限制性实例中的每一个可以独立存在或可以以各种排列或组合与一个或多个其他实施例组合。
223.上述详细描述包括对附图的引用，这些附图构成了说明书的一部分。附图通过说明的方式显示了可以实施本发明的具体实施方案。这些实施方案在本文中也称为“实施例”。这样的实施例可以包括除了那些显示或描述的元素之外的元素。然而，本发明人还考虑了仅提供那些示出或描述的元件的实施例。此外，本发明人还设想了相对于特定实例(或其一个或多个方面)或相对于在本文中示出或描述的其它实例(或其一个或多个方面)使用所示出或描述的那些元件(或其一个或多个方面)的任何组合或排列的实例。
224.如果本文件与以引用方式并入的任何文件之间的用法不一致，则以本文件中的用法为准。
225.在本文件中，如在专利文件中常见的，使用术语“一(a)”或“一(an)”来包括一个或多于一个，独立于“至少一个”或“一或多个”的任何其它实例或用法。在本文中，除非另有说明，术语“或”用于指非排他性的，或者“a或b”包括“a而不是b”、“b而不是a”和“a和b”。在本
文档中，术语“包括”和“其中”被用作相应术语“包括”和“其中”的简单英语等价物。此外，在以下权利要求中，术语“包括”和“包含”是开放式的，也就是说，除了在权利要求中的这样的术语之后列出的那些元素之外，还包括那些元素的系统、装置、物品、组合物、制剂或过程仍然被认为落入该权利要求的范围内。此外，在所附权利要求中，术语“第一”、“第二”和“第三”等仅用作标签，并不旨在对其对象施加数字要求。
226.几何术语，例如“平行”、“垂直”、“圆形”或“方形”，并非旨在要求绝对的数学精度，除非上下文另有说明。相反，这样的几何术语允许由于制造或等效功能而发生变化。例如，如果元件被描述为“圆形”或“大致圆形”，则不是精确圆形的组件(例如，略呈椭圆形或呈多边多边形的组件)仍包含在本说明书中。
227.本文描述的方法实施例至少可以部分地由机器或计算机实现。一些实施例可以包括编码有指令的计算机可读介质或机器可读介质，该指令可操作以配置电子装置以执行如以上实施例中描述的方法。这种方法的实现可以包括代码，例如微代码、汇编语言代码、高级语言代码等。这样的代码可以包括用于执行各种方法的计算机可读指令。该代码可以形成计算机程序产品的一部分。此外，在实施例中，代码可以切实存储在一个或多个易失性、非过渡性或非易失性有形计算机可读媒体上，例如在执行期间或其他时间。这些有形计算机可读介质的实例可包括但不限于硬盘、可移动磁盘、可移动光盘(例如，压缩盘和数字视频盘)、磁带、存储卡或棒、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)等。
228.以上描述旨在说明性，而非限制性。例如，上述实例(或其一或多个方面)可以彼此组合使用。可以使用其他实施方式，例如本领域普通技术人员在阅读以上描述后。提供摘要以符合37 cfr
§
1.72(b)的要求，以使读者能够快速确定技术公开的性质。应当理解，它不是用于解释或限制权利要求的范围或含义。此外，在以上详细描述中，可以将各种特征组合在一起以简化本公开。这不应被解释为意图未要求保护的公开特征对于任何权利要求都是必不可少的。相反，发明主题可能不在于特定公开的实施方式的所有特征。因此，以下权利要求在此作为实施例或实施方式并入详细说明中，每个权利要求作为单独的实施方式独立存在，并且预期这些实施方式可以以各种组合或排列彼此组合。本发明的范围应当参照所附权利要求以及这些权利要求所享有的等同物的全部范围来确定。

网址：评估数据以提供对生酮生活方式的决策支持的制作方法 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/1375828

⬅️上一篇：项目决策支持计划书.pptx

➡️下一篇：家庭和谐的关键：正确的生活顺序与

评估数据以提供对生酮生活方式的决策支持的制作方法

相关内容

随便看看

最新动态分享

热点动态分享

专题

推荐动态分享